VQC: Computer Vision Quality Control
Automotive Parts Mfg2024Balin Tech (R&D)

VQC: Computer Vision Quality Control

Automated surface inspection and machining verification for aluminum cylinder heads using Python-based image processing.

Automotive Parts Mfg
Industry
Feb 2024 - May 2024
Timeline
Balin Tech (R&D)
Client
Python, OpenCV, Custom Lighting
Technology

The Story

English

Developed as an R&D initiative for Balin Tech, the VQC project addresses the critical end-of-line inspection for aluminum cylinder heads. The goal was to eliminate human error in detecting missing machined holes and surface defects such as scratches, cavities, or porosity.

The system creates a dynamic comparison model: it takes an 'Ideal Reference' input and maps subsequent products using reference holes for precise alignment. This allows the software to support product diversity (tested on 3 types) and identify non-conformities with high precision.

فارسی

پروژه VQC به عنوان یک طرح تحقیق و توسعه (R&D) برای شرکت بالین تک اجرا شد تا چالش بازرسی نهایی سرسیلندرهای آلومینیومی را حل کند. هدف، حذف خطای انسانی در تشخیص سوراخ‌های ماشین‌کاری نشده و عیوب سطحی مانند خراش، حفره (مک) و تخلخل بود.

این سیستم یک مدل مقایسه‌ای پویا ایجاد می‌کند: با دریافت یک نمونه «ایده‌آل» به عنوان مرجع، ورودی‌های بعدی را با استفاده از سوراخ‌های مرجع (Reference Holes) بر روی آن مپ و تراز می‌کند. این معماری نرم‌افزاری امکان پشتیبانی از تنوع محصول (تست شده روی ۳ نوع سرسیلندر) و تشخیص دقیق عدم انطباق‌ها را فراهم کرد.

Technical Challenges

  • Reflective Surface Control: Overcoming specular reflections on aluminum surfaces through engineered uniform lighting design.
  • Dynamic Reference Mapping: Developing an algorithm to align and map production parts to a "Master Sample" using geometric reference points.
  • Multi-Product Support: Creating a flexible software architecture capable of handling 3 different cylinder head models without code changes.
  • Defect Classification: Distinguishing between critical casting defects (cavities) and harmless surface anomalies.
  • کنترل بازتاب سطحی: غلبه بر بازتاب‌های شدید نور روی سطح آلومینیوم از طریق طراحی نورپردازی یکنواخت و مهندسی شده.
  • مپینگ پویا نسبت به مرجع: توسعه الگوریتم جهت تراز کردن و تطبیق قطعات تولیدی با «نمونه مرجع» با استفاده از نقاط هندسی.
  • پشتیبانی چند محصولی: ایجاد معماری نرم‌افزاری منعطف با قابلیت بررسی ۳ مدل مختلف سرسیلندر بدون نیاز به تغییر کد.
  • طبقه‌بندی عیوب: تمایز هوشمند بین عیوب ریخته‌گری بحرانی (مک و حفره) و ناهنجاری‌های سطحی بی‌اهمیت.

Project Gallery

Project Team

Karaco members who contributed to this project.

Mohammad Hossein Kakvand

Mohammad Hossein Kakvand

CEO

Mohammad Hossein Kakvand CEO
Skills:CATIARobot SimulationMarketingProject MgmtManufacturingRobotics
Amir Mohammad Hosseinpour

Amir Mohammad Hosseinpour

AI Specialist

Amir Mohammad Hosseinpour AI Specialist
Skills:AIProgrammingImage ProcessingR&D
Department:Research & Development
Ali Soltani

Ali Soltani

R&D Manager

Ali Soltani R&D Manager
Skills:AIProgrammingImage ProcessingR&D
Department:Research & Development
Ali Khamseh

Ali Khamseh

Head of Manufacturing

Ali Khamseh Head of Manufacturing
Skills:Manufacturing
Department:OperationsManufacturing